GAZİ ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ - 2019 AKADEMİK YILI

DERS TANIMI
TIPTA YAPAY ZEKA UYGULAMALARI/5121309
Dersin Adı: TIPTA YAPAY ZEKA UYGULAMALARI
Dersin Kredisi: 3 Ders AKTS : 8
Dersin Yarıyılı: 2 Ders Türü : Seçmeli
DERS BİLGİLERİ
 -- DERSİN DİLİ
  Türkçe
 -- ÖĞRETİM ELEMAN(LAR)I
  Dr.Oktay YILDIZ
 -- ÖĞRETİM ELEMANI WEB SİTESİ/SİTELERİ
  http://w3.gazi.edu.tr/~oyildiz/
 -- ÖĞRETİM ELEMANI E-POSTASI/E-POSTALARI
  oyildiz@gazi.edu.tr
 -- ÖĞRENME ÇIKTILARI
Tıbbi veri ve görüntülerin bilgisayar destekli analizini ve sınıflandırılmasını öğrenmek, Yapay zeka teknik ve algoritmalarını tanımak, tıbbi veri ve








 -- DERSİN VERİLİŞ BİÇİMİ
  uzaktan eğitim
 -- DERSİN ÖNKOŞULLARI
  Bu dersin önkoşulu yada eş koşulu bulunmamaktadır.
 -- ÖNERİLEN DERSLER
  Bu dersle ilişkili önerilen başka dersler bulunmamaktadır.
 --DERS İÇERİĞİ
1. Hafta  Tıpta yapay zekaya genel bakış
2. Hafta  Makine öğrenmesi ve öğrenme kavramı
3. Hafta  Olasılık tabanlı öğrenme
4. Hafta  Sınıflandırma teknikleri
5. Hafta  K en yakın komşu, Karar ağacı
6. Hafta  Destek vektör makinesi
7. Hafta  Öğrenme algoritmalarının değerlendirilmesi, karşılaştırılması
8. Hafta  Ara sınav
9. Hafta  Yapay sinir ağları
10. Hafta  Genetik algoritma
11. Hafta  Tıbbi görüntüleme yöntemleri
12. Hafta  Tıbbi görüntü işleme ve iyileştirme
13. Hafta  Tıbbi görüntü analizi ve sınıflandırılması
14. Hafta  Proje sunumları
15. Hafta  Proje sunumları
16. Hafta  Proje sunumları
 -- ZORUNLU YA DA ÖNERİLEN KAYNAKLAR
  Introduction To Machine Learning And Bioinformatics / Sushmita Mitra Medical Image Analysis / Atam P. Dhawan
 -- ÖĞRETİM YÖNTEM VE TEKNİKLERİ
  Anlatım, Soru-Yanıt, Gösterme, Uygulama - Alıştırma
 -- STAJ / UYGULAMA
  YOK
 -- DEĞERLENDİRME YÖNTEMİ VE GEÇME KRİTERLERİ
 
Sayısı
Toplam Katkısı(%)
 Ara Sınav
0
0
 Ödev
2
10
 Uygulama
1
15
 Projeler
1
15
 Pratik
0
0
 Quiz
0
0
 Yıliçinin Başarıya Oranı (%)  
40
 Finalin Başarıya Oranı (%)  
60
 -- İŞ YÜKÜ
 Etkinlik  Toplam hafta sayısı  Süre (Haftalık Saat)  Dönem boyu toplam iş yükü
 Haftalık teorik ders saati
15
1
15
 Haftalık uygulamalı ders saati
0
 Okuma Faaliyetleri
15
3
45
 İnternette tarama, kütüphane çalışması
15
3
45
 Materyal tasarlama, uygulama
0
 Rapor hazırlama
5
3
15
 Sunu hazırlama
5
3
15
 Sunum
1
1
1
 Ara sınav ve ara sınava hazırlık
6
3
18
 Final sınavı ve final sınavına hazırlık
6
3
18
 Diğer
6
3
18
 TOPLAM İŞ YÜKÜ: 
190
 TOPLAM İŞ YÜKÜ / 25 : 
7.6
 DERSİN AKTS KREDİSİ: 
8
 -- PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI KATKI DÜZEYLERİ
NO
 PROGRAM ÖĞRENME ÇIKTILARI
1
2
3
4
5
1
-Lisans derecesi yeterliklerine dayalı olarak alanındaki bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirebilir ve derinleştirirX
2
-Alanı ile ilgili disiplinler arasındaki etkileşimi kavrarX
3
-Alanında edindiği uzmanlık düzeyindeki kuramsal ve uygulamalı bilgileri kullanırX
4
-Alanındaki bilgileri ilgili disiplinlerden gelen bilgilerle bütünleştirerek yeni bilgiler oluştururX
5
-Alanındaki sorunları bilimsel araştırma yöntemlerini kullanarak çözümlerX
6
-Alanındaki bir sorunu tanımlayabilirX
7
-Alanı ile ilgili sorunlara çözüm önerileri geliştirebilirX
8
- Sorunları çözebilirX
9
-Çözüm sonuçlarını kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilirX
10
-Uygulamada karşılaşılan karmaşık durumlarda sorumluluk alarak yeni yaklaşım ve yöntemler geliştirebilirX